无线通信中识别正交频分复用信号子载波调制方式的方法

摘要

本发明涉及一种无线通信中识别正交频分复用信号子载波调制方式的方法，属于无线通信信号处理领域。首先无线通信系统中的接收端对接收到的射频信号进行预处理，从接收正交频分复用信号中提取N个符号，分别对N个符号进行补偿、盲信道估计和均衡，得到数据子载波上的调制信号，使调制信号与所有正交频分复用信号子载波调制方式的星座图进行匹配，选择匹配度最大的调制方式，作为识别结果。本发明方法使用了存在虚拟子载波时的OFDM鲁棒盲信道估计算法，适用于非理想信道均衡的时变多径环境中，而其流程简单、计算量小，并具有观测时间短和适用于时变信道环境的优点。

主权项

1.一种无线通信中识别正交频分复用信号子载波调制方式的方法，该方法包括以下步骤：(1)无线通信系统中的接收端对接收到的射频信号进行预处理，其步骤如下：(1-1)对接收到的射频信号经下变频，得到接收正交频分复用信号r(t)：$r\left(t\right)=\underset{l=1}{\overset{L}{\Sigma }}{h}_l\left(t\right)s(t-{\tau }_l)e^{j2\pi f_{\mathrm{dl}}t}+n\left(t\right),$上式中，s(t)为发送端发出的正交频分复用信号，正交频分复用信号的子载波个数为N_sub，数据子载波位置为P_data，虚拟子载波位置为P_null，符号长度为L_ofdm，循环前缀长度为L_cp，L为无线信道的路径数，τ_l为第l条路径的时延，h_l(t)为第l条路径的瑞利衰落因子，f_dl为第l条路径的多普勒频移，n(t)为无线信道的加性白高斯噪声；(1-2)从上述接收正交频分复用信号r(t)中提取第i个符号的循环前缀段r_CP(i)和数据段r_M(i)，i＝1，2，…N；(1-3)重复步骤(1-2)，从接收正交频分复用信号r(t)中提取N个符号，表示为：r＝[r_CP(1) r_M(1) r_CP(2) r_M(2)…r_CP(N) r_M(N)]；(2)无线通信系统中的接收端分别对上述N个符号进行补偿、盲信道估计和均衡，具体过程如下：(2-1)在无线通信系统的接收端生成一个由N个符号构成的正交频分复用信号w，使该正交频分复用信号w的子载波的个数数据子载波位置和虚拟子载波位置分别与上述接收正交频分复用信号r(t)中的子载波个数N_sub、数据子载波位置P_data和虚拟子载波位置P_null相同；(2-2)在生成的正交频分复用信号w的第i′个符号的频域上生成一个信号w_f，在生成的信号w_f中的虚拟子载波上加载高斯白噪声，使高斯白噪声的均值为0，方差为σ_w²；使生成的信号w_f中的数据子载波上加载的信号能量为0；(2-3)对生成的信号w_f通过逆傅立叶变换得到时域信号w_t，w_t＝W·w_f，其中W为逆傅立叶变换矩阵，使时域信号w_t的符号长度与上述接收正交频分复用信号r(t)中的符号长度L_ofdm相同；(2-4)将上述得到的时域信号w_t作为上述N个正交频分复用信号中第i′个符号的数据段w_M(i′)，w_M(i′)＝w_t，并使第i′个符号的循环前缀段w_CP(i′)为数据段w_M(i′)末尾的个数据，第i′个符号的循环前缀长度与上述接收正交频分复用信号r(t)中的循环前缀长度L_cp相同；(2-5)重复步骤(2-2)-(2-4)，，生成N个符号，表示为：w＝[w_CP(1) w_M(1) w_CP(2) w_M(2)…w_CP(N) w_M(N)]，i′＝1，2，…N；(2-6)将生成的N个符号w与上述接收到的N个符号相叠加，得到补偿后信号：v＝r+w(2-7)对上述补偿后信号v进行盲信道估计和均衡，提取数据子载波上的调制信号u，u＝[u(1) u(2)…u(N_sym)]，其中N_sym为调制信号数量；(3)使上述调制信号u与所有正交频分复用信号子载波调制方式的星座图进行匹配，选择匹配度最大的调制方式，匹配过程如下：(3-1)对上述调制信号u中的第n个调制信号u(n)以所有正交频分复用信号子载波调制方式中的第k种调制方式进行常规解调，得到第n个解调后信号z(n)，n＝1，2，…N_sym；(3-2)计算上述第n个解调后信号z(n)与上述第n个调制信号u(n)的欧氏距离平方值：P(n，k)＝‖z(n)-u(n)‖²；(3-3)重复步骤(3-1)和(3-2)，分别对上述步骤(2-7)的所有N_sym个调制信号进行解调，得到N_sym个解调后信号z＝[z(1) z(2)…z(N_sym)]，分别计算N_sym个解调后信号与上述调制信号u的欧氏距离平方值，得到N_sym个欧氏距离平方值，计算代价函数值：调制信号u与第k种调制方式的标准信号之间的相似性即为代价函数值J₁(k)，代价函数值越小，调制信号与标准信号越相似；(3-4)根据上述解调后信号z在第k种调制方式星座图中的坐标值，统计第k种调制方式星座图中第d个星座点处的解调后信号数量N_k，d；(3-5)重复步骤(3-4)，得到第k种调制方式星座图中每个星座点处的解调后信号数量[N_k，1 N_k，2…N_k，D]，其中D为第k种调制方式星座图中星座点的数量；(3-6)根据上述第k种调制方式星座图中每个星座点处的解调后信号数量[N_k，1 N_k，2…N_k，D]，计算代价函数值：$J_2\left(k\right)=\frac{1}{D}\underset{d=1}{\overset{D}{\Sigma }}{(N_{k,d}-\frac{1}{D}\underset{i=d^{\prime }}{\overset{D}{\Sigma }}{N}_{{k,d}^{\prime }})}^2$调制信号u在第k种调制方式星座图上的分布均匀程度即为代价函数值J₂(k)，代价函数值J₂(k)越小，调制信号在星座图上的分布越均匀；(3-7)将上述得到的代价函数值J₁(k)和J₂(k)进行叠加，得到代价函数值：J(k)＝α₁J₁(k)+α₂J₂(k)其中α₁和α₂为设定阈值，α₁和α₂的取值范围为[0～1]，调制信号u与第k种调制方式星座图的匹配度即为代价函数值J(k)，代价函数值J(k)越小，匹配度越高；(3-8)重复步骤(3-1)-(3-7)，遍历所有正交频分复用信号子载波调制方式，分别得到代价函数值，其中最小代价函数值相对应的调制方式即为调制信号u的调制方式识别结果。